Методи навчання нейроної мережі на неповних даних

Ковальова, В. Ю.

Публікація:
Методи навчання нейроної мережі на неповних даних

dc.contributor.author	Ковальова, В. Ю.
dc.date.accessioned	2024-06-18T20:29:56Z
dc.date.available	2024-06-18T20:29:56Z
dc.date.issued	2024
dc.description.abstract	Attention-based deep learning networks enhance handling incomplete and low-quality data, advancing machine learning. The paper explores challenges and methodologies, emphasizing attention mechanisms for improved model accuracy. Incomplete and low-quality datasets in healthcare, finance, and environmental studies pose challenges to traditional models. Attention-based models address this by focusing on relevant data features, minimizing imperfections. Specialized neural network architectures are discussed for enhanced data processing efficiency. Continued research is crucial for optimizing these models, including advanced regularization and data augmentation.
dc.identifier.citation	Ковальова В. Ю. Методи навчання нейроної мережі на неповних даних / В. Ю. Ковальова ; наук. керівник канд. техн. наук, доц. В. С. Єсілевський // Радіоелектроніка та молодь у XXI столітті : матеріали 28-го Міжнар. молодіж. форуму, 16-18 квітня 2024 р. – Харків : ХНУРЕ, 2024. – Т. 7. – C. 212-213.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/27065
dc.language.iso	uk
dc.publisher	ХНУРЕ
dc.subject	нейронна мережа
dc.subject	неповні дані
dc.title	Методи навчання нейроної мережі на неповних даних
dc.type	Thesis
dspace.entity.type	Publication